典型文献
基于边缘计算的配电网过电压在线识别装置
文献摘要：
人工智能算法、边缘计算技术的快速发展,为研制识别率更高、智能化更强的新型配电网过电压识别装置奠定了基础.提出了一种基于边缘计算的配电网过电压识别软硬件系统设计方法.在硬件上采用多级运放设计了适于高带宽、高精度高压分压器的信号调理电路,利用高速数据采集卡实现了配电网三路电压信号的同步实时采集,以带神经网络处理器(NPU)的嵌入式处理器为基础构建了边缘计算数据处理单元,用于过电压数据的处理和类型识别,使用4G通信传输过电压类型和过电压故障数据.在软件上,提出了一种基于功率小波变换和卷积神经网络人工智能算法的过电压识别方法并利用高性能神经网络推理引擎予以实现.采用高压实验和故障注入法对所设计的新型配电网过电压识别装置进行了实验验证,实验结果表明该装置不仅可以实现过电压数据的高速准确采集,而且数据处理时间更短、识别准确率更高.
文献关键词：
配电网;过电压识别;边缘计算;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
吕超;贾俊青;周佳;武天宇
作者机构：
内蒙古电力科学研究院,内蒙古呼和浩特010020;内蒙古超高压供电局,内蒙古呼和浩特010080
文献出处：
引用格式：
[1]吕超;贾俊青;周佳;武天宇-.基于边缘计算的配电网过电压在线识别装置)[J].电气传动,2022(09):74-80
A类：
过电压识别
B类：
在线识别,识别装置,人工智能算法,边缘计算技术,识别率,新型配电网,硬件系统设计,系统设计方法,运放,适于,高带宽,压分,分压器,信号调理电路,高速数据采集卡,三路,电压信号,实时采集,神经网络处理器,NPU,嵌入式处理器,算数,处理单元,类型识别,4G,通信传输,输过,电压类型,过电压故障,故障数据,小波变换,网络人,高压实验,故障注入,注入法,数据处理时间,识别准确率
AB值：
0.307024
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